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摘要:
针对水声传感器网络中移动定位算法的误差和鲁棒性问题,提出两种蒙特卡罗移动定位算法:CRMCL(Circular Ring Monte Carlo Localization)和PRMCL(Particle Swarm Optimization for Circular Ring Monte Carlo Localiza-tion).CRMCL利用1跳锚节点构建圆形采样区域和圆环过滤器.通过定义样本密度得到合理的样本数,论证圆环参数与过滤区域面积的关系.通过仿真实验得到合理的圆环参数,并以此构建高效的过滤器,降低定位误差.PRMCL使用粒子群算法优化CRMCL过滤后的样本,降低了无效样本的数目,增强了算法的鲁棒性.仿真表明,在不需要额外硬件的情况下,CRMCL和PRMCL比蒙特卡罗及其改进算法误差小、鲁棒性强.
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文献信息
篇名 水声传感器网络中粒子群与蒙特卡罗优化的移动定位算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 水声传感器网络 移动定位 蒙特卡罗 粒子群算法 圆环过滤器
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 292-299
页数 8页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.12263/DZXB.20200030
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研究主题发展历程
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移动定位
蒙特卡罗
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圆环过滤器
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